In der Werkstoffwissenschaft bezeichnet der Begriff Netzwerk eine Menge von Knoten (z.B. Atome, Körner, Phasendomänen, Sensoren oder Rechenknoten), die über Kanten miteinander verbunden sind. Netzwerke dienen sowohl als physikalische Strukturmodelle (etwa atomare Bindungsnetzwerke in Gläsern oder Korngrenzennetze in Poly­kristallen) als auch als abstrakte Repräsentationen von Daten- und Informationsflüssen.

Physische Netzwerke treten z.B. als Korngrenzennetzwerke, Rissnetzwerke oder Porennetzwerke auf. Ihre Topologie (Knoten- und Kantendichte, Verteilungsfunktionen, Clusterbildung, Perkolationseigenschaften) hat direkten Einfluss auf Transportphänomene, mechanische Integrität und Lebensdauer. Graphenbasierte Methoden erlauben die Quantifizierung dieser Strukturen, etwa über Knotengrade, Pfadlängen, Zentralitätsmaße oder Netzwerkentropien.

Abstrakte Netzwerke umfassen u.a. Forschungsnetzwerke (Kooperationsstrukturen in der Materialforschung) und insbesondere künstliche neuronale Netze. Zu letzteren zählen konvolutionale neuronale Netze, rekurrente Netze, graphenbasierte neuronale Netze sowie Physik-informierte neuronale Netze. Sie werden zur Struktur–Eigenschafts-Modellierung, zur Bildanalyse (z.B. Mikrostrukturbilder), zur Inversionsaufgabe (Bestimmung von Prozessparametern) und zur generativen Mikrostruktursynthese mittels generativer adversarieller Netzwerke eingesetzt.

Die systematische Nutzung von Netzwerkmodellen ermöglicht es, multiskalige Zusammenhänge zwischen Mikrostruktur, Prozess und Eigenschaft konsistent zu erfassen. Damit werden Netzwerke zu einer zentralen konzeptionellen und rechnerischen Grundlage moderner, datengetriebener Werkstoffentwicklung.